## Pengenalan Jenis Golongan Darah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Perceptron
Khairil Fitryadi *1) , Sutikno *2)
** Jurusan Ilmu Komputer/Informatika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro
1 khairilfitryadi@gmail.com, 2) tik@undip.ac.id

## Abstrak
Darah  merupakan  salah  satu  bagian  penting  dalam  tubuh.  Darah  dibedakan  menjadi beberapa  golongan  yaitu  A,  B,  O,  dan  AB.  Secara  konvensional,  mendeteksi  golongan darah  dengan  cara  meneteskan  serum  anti-A  dan  serum  anti-B  ke  darah  yang  akan dikenali  kemudian  melakukan  pengamatan  langsung  terhadap  reaksi  tetesan  serum tersebut. Hal ini yang menyebabkan terjadi kesalahan identifikasi mulai dari kurang teliti dan  terburu-buru  dalam  mengamati.  Pada  penelitian  ini,  pengenalan  golongan  darah pada  citra  digital  menggunakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan  perceptron.  Hasil  dari penelitian ini yaitu banyaknya variasi citra data pelatihan mempengaruhi tingkat akurasi sistem  pengenalan  jenis  golongan  darah  dan  algoritma  yang  digunakan  mampu menghasilkan tingkat akurasi 80,25%.
Kata kunci: Jaringan syaraf tiruan, perceptron, golongan darah, darah, citra digital

## Abstract
Blood is one of the important parts of the body. Blood can be divided into several groups, namely A, B, O and AB. Conventionally, detecting blood group with dripping serum anti- A and anti-B serum of blood to be recognized then direct observation of the reaction of the  serum  droplets.  This  is  causing  the  identification  error  occurs  from  less  scrupulous and rush in to observe. In this study, the identification of blood group on digital images using  artificial  neural  network  perceptron.  Results  from  this  research  that  many variations of the image of the training data affects the accuracy of the recognition system blood group types and algorithms in use are capable of producing 80.25% accuracy rate.
Keywords: Artificial neural network, perceptron, blood type, blood, digital image
Naskah  diterima  22  April  2016;  revisi  naskah  diterima  23  Juni  2016;  diterima  untuk publikasi 11 November 2016; dipublikasikan secara online 21 November 2016

## 1 P ENDAHULUAN
Darah adalah kendaraan untuk transport masal  jarak  jauh  dalam  tubuh untuk  berbagai  bahan  antara  sel  dan lingkungan  eksternal  antara  sel-sel  itu sendiri.  Darah  terdiri  dari  cairan  kompleks
plasma  tempat  elemen  selular  diantaranya eritrosit , leukosit ,  dan trombosit . Eritrosit (sel  darah  merah)  pada  hakikatnya  adalah kantung hemogoblin terbungkus  membran plasma  yang  mengangkut  O 2 dalam  darah. Leukosit (sel darah putih) satuan pertahanan
sistem  imun,  diangkut  dalam  darah  tempat cedera  atau  tempat  invasi  mikro  organisme penyebab  penyakit. Trombosit penting dalam homeostasis , penghentian pendarahan dari  pembuluh  yang  cedera  [5].  Jika  darah mengalami  gangguan,  maka  segala  proses metabolisme tubuh akan terganggu pula.
Salah  satu  penyakit  yang  terjadi karena  gangguan  darah  adalah  gagal  ginjal. Gagal  ginjal terjadi  karena kesalahan dalam transfusi  darah  yang  mengakibatkan  darah dengan  berbeda  golongan  tercampur  dan membuat  kerja  ginjal  menjadi  lebih  berat. Kesalahan  dalam  transfusi  darah  ini  pernah terjadi karena kesalahan dalam pengambilan data    golongan  darah  seorang  pasien. Kesalahan  mendeteksi  golongan  darah biasanya  terjadi  karena  kurang  teliti  dan terburu-buru dalam melakukan pengamatan. Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  sebuah  metode yang  mampu  mengenali  jenis  golongan darah  secara  otomatis  sehingga  diharapkan dapat  mempermudah  petugas  medis  dalam melakukan pemeriksaan golongan darah.
Secara  manual,  pengenalan  golongan darah dilakukan dengan cara mengambil dua tetes  darah  yang  akan  diindetifikasi.  Darah tersebut  akan  diletakkan  pada  sebuah preparat dan dibagi dalam 2 bagian. Masing- masing  bagian  darah  akan  ditetesi  serum anti  A  dan  anti  B.  Setelah  di  campur,  akan dilakukan  pengamatan  secara  langsung dengan mata telanjang terhadap reaksi  yang terjadi pada darah yang telah ditetesi serum. Dari  hasil  pengamatan  ini  akan  ditentukan darah tersebut masuk dalam golongan A, B, AB atau O. Secara komputerisasi,  golongan darah  dapat  dikenali  melalui  pola  dari  citra darah  yang telah telah ditetesi  serum  anti A dan  anti  B.  Setelah  melalui  beberapa  tahap pengolahan  citra,  sistem  akan  melakukan proses  klasifikasi  untuk  menentukan  jenis golongan darah dari citra darah tersebut.
Penelitian  penentuan  tipe  golongan darah dengan teknik image prosessing telah dilakukan [3,4,6]. Penelitian tersebut
bertujuan  agar  proses  penentuan  golongan darah dapat dilakukan dengan cepat diantaranya  dengan melakukan  proses analisi  secara  otomatis,  mulai  proses pencampuran,  pembacaan  dan  penentuan hasil  golongan  darah.  Pada  penelitian  ini menggabungkan  penentuan  golongan  darah dengan  metode image  processing dan jaringan syaraf tiruan perceptron .
Jaringan    syaraf    tiruan  (JST) merupakan    representasi    buatan    yang mencoba mensimulasikan
proses pembelajaran  pada  otak  manusia.  Beberapa metode  JST  yang  dapat  digunakan  untuk mengenali  suatu  citra  atau  pola  adalah Backpropagation,    Learning    Vector Quantization (LVQ), dan Perceptron . Model  JST Perceptron merupakan metode  pelatihan  terbimbing  ( supervised ). Metode  terbimbing  merupakan  metode pelatihan  yang memasukkan target  keluaran dalam data untuk proses pelatihannya. Hasil dari  pelatihan  tersebut  akan  menghasilkan bobot  baru  yang  digunakan  untuk  proses pengenalan.  Beberapa  penelitian  yang  telah dilakukan dengan menerapkan JST
perceptron khususnya dalam bidang pengenalan  pola  diantaranya    “Pengenalan Motif  Batik  Dengan Rotated  Wavelet  Filter dan Neural
Network ”  oleh  saudara Bernardinus  Arisandi,  dkk  dengan  tingkat akurasi  mencapai  78,26%  [1].  “Pengenalan Citra  Objek  Sederhana  dengan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Metode Perceptron ”  oleh saudara  Ardi  Pujianta  dengan  tingkat akurasi mencapai 92,65% [9]. “Perancangan Pengenal QR ( Quick Response ) Code dengan  Jaringan  Syaraf Tiruan  Metode Perceptron ”  oleh  saudari Novalia  dengan  tingkat  akurasi  mencapai 87,25%  [8].  Metode  JST Peceptron sudah
banyak  digunakan  pada  pengenalan  pola dengan tingkat akurasi yang lebih dari 75%, sehingga  sangat  memungkinkan  metode  ini diterapkan  untuk  mengenali  jenis  golongan darah.

## 2 T INJAUAN P USTAKA

## 2.1 P ENGOLAHAN C ITRA
Pengolahan  citra  ( image  processing ) adalah pemrosesan citra ( image ),  khususnya dengan    menggunakan  komputer,  menjadi citra  yang  kualitasnya  lebih  baik.  Biasanya operasi-operasi pada pengolahan citra diterapkan pada citra apabila [2]:
a. Perbaikan  atau  modifikasi  citra  perlu dilakukan  untuk  meningkatkan  kualitas penampakan  atau  untuk  menonjolkan beberapa aspek inform asi yang terkandung di dalam citra.
b. Elemen di dalam citra perlu dikelompokkan, dicocokkan atau diukur.
c. Sebagian  citra  perlu  digabung  dengan citra lain

## 2.2 C ROPPING (P EMOTONGAN C ITRA )
Cropping adalah  proses pemotongan citra pada koordinat tertentu pada area citra. Proses  pemotongan  bagian  dari  citra digunakan  dua  koordinat,  yaitu  koordinat awal  yang  merupakan  awal  koordinat  bagi citra  hasil  pemotongan  dan  koordinat  akhir yang  merupakan  titik  koordinat  akhir  dari citra  hasil  pemotongan.  Sehingga  akan membentuk  bangun  segi  empat  yang  mana tiap–tiap pixel yang ada pada area koordinat tertentu  akan  disimpan  dalam  citra  yang baru.  Berikut  ini  adalah  Gambar  1  yang berisi proses pemotongan citra [2].
Gambar 1  Proses Pemotongan Citra

## 2.3 G RAYSCALLING (C ITRA A BU -

## A BU )
Citra grayscale merupakan citra digital yang hanya memiliki satu nilai kanal pada  setiap  pixelnya,  dengan  kata  lain  nilai bagian RED = GREEN = BLUE. Sedangkan grayscalling merupakan  proses  mengubah citra RGB menjadi citra grayscale .[2] Cara  mengubah  citra  berwarna  yang mempunyai  nilai  matrik  masing  -  masing  r, g dan b menjadi citra grayscale dengan nilai s,  maka  konversi  dapat  dilakukan  dengan mengambil  rata-rata  dari  nilai  r,  g  dan  b, seperti rumus 1.
(1)

## 2.4 T HRESHOLDING (O PERASI P ENGAMBANGAN )
Operasi pengambangan mengelompokkan  nilai  derajat  keabuan setiap  pixel  ke  dalam  2  kelas,  hitam  dan putih.  Dua  pendekatakan  yang  digunakan dalam operasi pengambang adalah pengambang secara global dan pengambang secara lokal [2].

## 2.4.1 P ENGAMBANGAN SECARA GLOBAL
Setiap  pixel  di  dalam  citra  dipetakan ke  dalam  dua  nilai,  1  atau  0  dengan  fungsi pengambang seperti pada rumus 2.
(    )     { (   ) ( )
Dengan  f B (i,j)  adalah  citra  biner  dari citra grayscale f g (i,j),  dan  T  menyatakan nilai  ambang.  Nilai  T  memegang  peranan yang sangat penting dalam proses pengambangan.  Kualitas  hasil  citra  sangat tergantung pada nilai T yang digunakan.

## 2.4.2 P ENGAMBANGAN SECARA LOKAL
Pengambangan  secara  lokal  dilakukan terhadap  daerah-daerah  di  dalam  citra. Dalam hal ini citra dipecah menjadi bagian- bagian kecil, kemudian proses pengambangan dilakukan secara lokal. Nilai ambang  untuk  setiap  bagian  belum  tentu sama  dengan  bagian  lain.  Sebagai  contoh pengambangan  dilakukan  terhadap  daerah citra  berukuran  3x3  atau  5x5  pixel  .  Nilai ambangnya  ditentukan  sebagai  fungsi  rata- rata  derajat  keabuan  di  dalam  daerah  citra tersebut.  Intensitas  pixel  yang  berbeda secara signifikan dari nilai rata-rata tersebut dianggap  mengandung  informasi  kontras dan  ini  harus  dipertahankan  di  dalam  citra biner.

## 2.5 S CALLING (P ENSKALAAN )
Scalling (pengskalaan)  adalah  sebuah operasi  geometri  yang  memberikan  efek memperbesar atau memperkecil ukuran citra input sesuai  dengan  variabel  pengskalaan citranya.  Ukuran  baru  hasil  pengskalaan didapat melalui perkalian antara ukuran citra input dengan  variabel  pengskalaan.  Proses pengskalaan  dapat  dilakukan  dengan  rumus 3 dan 4.
( )
( )
Dimana (Pi,  Li) adalah  ukuran  citra input , (Po,  Lo) adalah  ukuran  citra output , dan (Sp,  Sl) adalah  variabel  pengskalaan yang  diinginkan.  Jika  variabel  pengskalaan bernilai  lebih  besar  dari  1  maka  hasil pengskalaan  akan  memperbesar  ukuran citra, sebaliknya apabila variabel pengskalaannya  lebih  kecil  dari  1  maka hasilnya  akan  memperkecil  ukuran  citra
[10].

## 2.6 D ETEKSI T EPI
Tepi    ( edge )  adalah  perubahan  nilai intensitas  derajat  keabuan  yang  mendadak ( besar ) dalam jarak yang singkat. Perbedaan intensitas inilah  yang menampakkan rincian pada  gambar.  Tepi  biasanya  terdapat  pada batas  antara  dua  daerah  berbeda  pada  suatu citra.  Tepian  dari  suatu  citra  mengandung informasi  penting  dari  citra  bersangkutan. Tepian  citra  merepresentasikan  objek-objek yang  terkandung  dalam  citra  seperti  bentuk dan  ukuran  serta  terkadang  juga  informasi tentang teksturnya.[2]
Tujuan  operasi  pendeteksian  tepi adalah  untuk  meningkatkan  penampakan garis batas suatu daerah atau objek di dalam citra. Terdapat berbagai operator deteksi tepi yang  telah  dikembangkan,  salah  satunya adalah  operator  sobel.  Operator  sobel merupakan  operator  yang  sensitif  terhadap tepian diagonal  daripada tepian vertikal dan horisontal.  Operator  ini  terbentuk  dari matriks berukuran 3x3 seperti pada rumus 5.

## [ ]             [ ] (5) 2.7 J ARINGAN S YARAF T IRUAN P ERCEPTRON
Jaringan  syaraf  tiruan   pertama  kali didesain oleh Waren McCulloch dan Walter Pits  (1943),  namun  teknologi  yang  tersedia
pada  saat  itu  belum  memungkinkan  mereka berbuat lebih jauh [7].
Jaringan    syaraf    tiruan    adalah paradigma    pemrosesan    suatu    informasi yang  terinspirasi  oleh  sistem    sel    syaraf biologi, sama seperti otak yang  memproses suatu  informasi.  Elemen  mendasar  dari paradigma  tersebut  adalah  struktur  yang baru  dari  sistem    pemrosesan    informasi. Jaringan    syaraf    tiruan,    seperti    manusia, belajar    dari  suatu  contoh.   Jaringan    syaraf tiruan  tidak diprogram untuk menghasilkan keluaran  tertentu.  Semua  keluaran  atau kesimpulan  yang  ditarik  oleh  jaringan didasarkan  pada  pengalamannya  selama mengikuti proses pembelajaran. Pada proses pembelajaran,  ke  dalam  jaringan  syaraf tiruan  dimasukkan  pola-pola input (dan output ) lalu jaringan akan diajari memberikan jawaban yang bisa diterima.
Teknik perceptron seperti  ditemukan oleh  seorang  psikolog  bernama  Frank Rosenblatt  di  penghujung  tahun  1950-an. Teknik ini merupakan pemodelan sederhana dari retina mata manusia. Arsitektur jaringan perceptron ditunjukkan seperti pada Gambar 2 [7].
Gambar 2. Arsitektur Jaringan Perceptron
Keterangan : x 1 , x i , x n
= neuron input y = neuron output
b = bias w 1 , w i , w n = bobot
Tujuan  dari  jaringan  ini  adalah mengklasifikasikan  setiap  pola input ke dalam  kelas  tertentu.  Apabila output +1, maka input yang  diberikan  termasuk  kelas tertentu,  sebaliknya  jika output -1,  maka input yang  diberikan  tidak  masuk  dalam kelas tertentu.
Nilai  threshold  atau  fungsi  aktifasi  di tentukan dengan rumus 6.
(   )     { ( )
Secara  geometris,  fungsi  aktivasi membentuk  2  garis  sekaligus  masing- masing dengan persamaan 7 dan 8:
( )
( )

## 3 M ETODE P ENELITIAN

## 3.1 P ENGGUNAAN M ODEL P ROSES P ENGEMBANGAN S ISTEM
Pembuatan aplikasi pengenalan golongan  darah  ini  dengan  menggunakan model  proses waterfall atau  sering  disebut classic  life  cycle. Waterfall memiliki karakteristik yang sistematis dan sekuensial, satu  proses  harus  diselesaikan  dahulu sebelum  proses  yang  lain  dijalankan  yang terdiri dari tahapan communication , planning , modeling , contruction dan deployment [11]. Pada  penelitian  ini,  tahapan  proses pemodelan fungsional digambarkan menggunakan data  context  diagram (DCD)
dan data  flow  diagram (DFD)  serta pemodelan data digambarkan  menggunakan entity  relationship    diagram (ERD). Sedangkan  pada  proses  tahapan contruction
menerjemahkan  hasil  perancangan  sistem yang telah dibuat ke dalam bentuk code atau bahasa pemograman yang digunakan.
Implementasi menggunakan bahasa pemograman Matlab dan database microsoft access.

## 3.2 P ENGUMPULAN D ATA
Data yang digunakan dalam pengujian di ambil dari unit donor darah Palang Merah Indonesia  (PMI)  kota  Semarang  Jawa Tengah.  Data  yang  digunakan  adalah  citra darah  yang  telah  ditetesi  serum  anti  A  dan serum anti B.
Data dibagi menjadi 2 jenis, yaitu data pelatihan  dan  data  pengenalan.  Data pelatihan  berdasarkan  2  kelas  yaitu  citra darah  gumpal dan citra  darah tidak  gumpal, sehingga  citra  darah  yang  digunakan  pada proses  pelatihan  hanya  satu  tetes  saja. Contoh  darah  yang  digunakan  untuk pelatihan  dapat  dilihat  pada  Gambar  3. Sedangkan  data  pengenalan  adalah  2  tetes darah  yang  telah  ditetesi  serum  anti  A  dan serum  anti  B  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 4.
Gambar 3. Contoh citra Darah untuk Pelatihan
Gambar 4. Contoh citra Darah untuk Pengenalan

## 4 H ASIL DAN P EMBAHASAN

## 4.1 A RSITEKTUR S ISTEM
Arsitektur  aplikasi  pengenalan  jenis golongan  darah  ini  seperti  pada  gambar  5. Secara  umum,  sistem  dibagi  menjadi  2 proses,  yaitu  proses  pelatihan  dan  proses pengenalan.  Semua  proses  dimulai  dengan memasukkan  citra  reagen.  Citra  reagen adalah  citra  darah  yang  telah  ditetesi  oleh serum anti A dan atau serum anti B.
Tabel 1  Citra Pengenalan
A B AB O DB Pelatihan menggunakan JST perceptron Pengenalan menggunakan JST perceptron Hasil Pengenalan Citra Reagen Pelatihan Thresholding Grayscalling Auto Cropping Scalling Edge Detection prepocessing Citra Reagen Pengenalan Cropping Thresholding Grayscalling Auto Cropping Scalling Edge Detection prepocessing

## 4.2 P ENGUJIAN A KURASI S ISTEM
Pengujian dilakukan dengan menggunakan  10  citra  pengenalan  untuk setiap jenis golongan darah. Citra
pengenalan merupakan citra baru dan bukan citra  yang digunakan pada proses pelatihan. Seluruh  citra  pengenalan  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Pengujian dibagi  menjadi  2 parameter yaitu berdasarkan besar nilai laju pemahaman  dan  banyaknya  data  latih  yang digunakan.  Laju  pemahaman  yang  di  uji adalah 0.5 dan 1. Banyaknya data latih akan dimasukkan  secara  berkala,  mulai  dari  80, 100,  120,  dan  140.  Hasil  pengujian  dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3
Tabel 2. Hasil Pengujian Akurasi Pengenalan Golongan Darah - Nilai Laju Pemahaman 0.5
Jumlah Data Pelatihan Presentase Akurasi A B O AB 80 30% 50% 30% 100% 100 40% 50% 30% 100% 120 40% 70% 40% 100% 140 60% 70% 60% 100%

## Tabel 3. Hasil Pengujian Akurasi Pengenalan
Golongan Darah - Nilai Laju Pemahaman 1 Jumlah Data Pelatihan Presentase Akurasi A B O AB 80 30% 70% 60% 100% 100 40% 60% 70% 100% 120 40% 80% 70% 100% 140 60% 80% 90% 100%

## 4.3 A NALISIS H ASIL P ENGUJIAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat disimpulkan,  penambahan  data  pelatihan yang  lebih  bervariasi  dan  besar  nilai  laju pemahaman  berpengaruh  dengan  akurasi pengenalan  jenis  golongan  darah.  Semakin banyak  variasi  data  pelatihan  maka  akan semakin tinggi tingkat akurasi
pengenalannya.  Tingkat  akurasi  terbaik pengenalan  golongan  darah  di  dapatkan 80,25%.
Selain  itu,  dapat  disimpulkan  juga, sistem lebih memahami atau lebih cenderung  mengenali  bentuk  pola  darah yang  menggumpal,  ini  dapat  dilihat  dari hasil  pengujian  untuk  pengenalan  jenis
golongan darah AB, tingkat akurasi pengenalannya  mencapai  100%.  Hal  ini disebabkan  karena  setelah  melalui  proses preprosesing  ada  beberapa  citra  pelatihan untuk  darah  tidak  gumpal  terdapat  derau sehingga  ciri  yg  diambil  tidak  sesuai  yang diharapkan  dan  cenderung  lebih  mirip  hasil ciri  untuk  darah  yang  gumpal.  Contoh Ekstraksi  ciri  citra  yang  tidak gumpal  dapat dilihat pada Gambar 6.
(a). Pola ciri sesuai citra darah tidak gumpal
(b).  Pola ciri tidak sesuai citra darah tidak gumpal
Gambar 6  Ekstraksi Ciri Citra yang Tidak Gumpal

## 5 K ESIMPULAN DAN S ARAN

## 5.1 K ESIMPULAN
Banyaknya variasi citra data pelatihan mempengaruhi tingkat akurasi sistem pengenalan jenis golongan darah menggunakan jaringan syaraf tiruan perceptron.  Semakin  banyak  variasi  data latih  serta  kualitas  citra  pengenalan  yang baik,  akan  semakin  tinggi  juga  tingkat akurasi pengenalannya.

## 5.2 S ARAN
Proses  preprosesing  merupakan  salah satu  faktor  yang  dapat  mempengaruhi tingkat akurasi pengenalan, untuk pengembangannya diharapkan proses preprosesing  yang  digunakan  bisa  lebih beragam,  khususnya  pada  bagian  ekstraksi
ciri. Selain itu, pengambilan ciri tidak hanya bersarkan  bentuk,  tapi  bisa  dikembangkan dengan  pengambilan  ciri  berdasarkan  ciri warna  ataupun  tekstur.  Selain  itu  dapat  di gunakan metode JST yang lain untuk bagian pengenalannya.

## D AFTAR P USTAKA
[1]. Arisandi,  N.  Suciati,  dan  A.Y.  Wijaya, Pengenalan  Motif  Batik  dengan  Rotated Wavelet  Filter  dan  Neural  Network  , Jurusan  Teknik  Informatika,  Fakultas Teknologi  Informasi,  Institut  Teknologi Sepuluh November, 2011.
[2]. D.  Putra, Pengolahan  Citra  Digital. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2010.
[3]. Faras,  F.  Soares,  dan  V  Carvalho.  A Prototype  for  Blood  Typing  Based  on
Image  Processing .  Sensor  Device  2013  : The  Fourth  International  Conference  on Sensor Device Technologies and
Applications. 2013.
[4]. Faras,  V.  Moreira,  D.  Silva,  V.  Carvalho, dan  F.O.  Soares. Automatic    System    For Determination    of  Blood    Types  Using Image Processing Techniques .
Bioengineering  (ENBENG),  IEEE  3 rd Portuguese Meeting in. Braga. 2015. pp. 1- 6.
[5]. L. Sherwood, Fisiologi Manusia : dari Sel ke  Sistem.  Terjemahan  Nella  Yesdelita. Jakarta: EGC. 2011.
[6]. M.H.  Talutder,  M.  Reza,  M.  Begum,  R. Islam,  dan  M.  Hasan. Improvement  of Accuracy  of  Human  Blood  Groups Determination  using  Image  processing Techniques . International Journal of Advanced  Research  in  Computer  and Communication Engineering. Vol. 4, issue 10. 2015.
[7]. N.  Puspita, Pengantar  Jaringan  Syaraf Tiruan. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2006.
[8]. Novalia, Perancangan Pengenal QR (Quick  Response)  Code  dengan  Jaringan
Syaraf Tiruan Metode Perceptron, Program  Studi  Ilmu  Komputer,  Fakultas Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Sumatra Utara, 2012.
[9]. Pujianta, Pengenalan Citra Objek Sederhana dengan Jaringan Syaraf Tiruan Metode  Perceptro n, Jurnal  Informatika , Vol. 3 No. 1, Tahun 2009,  pp. 268-277.
[10]. R.  Munir, Pengolahan  Citra  Digital dengan  Pendekatan  Algoritmik. Bandung:
Penerbit Informatika, 2004.
[11]. R. S. Pressman, Software Engeenering : A Practitioner  Approach  6th  Edition. New York  :  The  McGraw-Hill  Companies.inc, 2005.